摘要
公共品博弈作为博弈论的经典模型之一，在经济、社会、政治等领域具有广泛的应用。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，单智能体Q-学习算法在解决公共品博弈问题中展现出独特的优势。
本文首先介绍了公共品博弈和单智能体Q-学习算法的基本概念，然后对基于单智能体Q-学习的公共品博弈模型及仿真研究进行了综述。
重点探讨了模型构建、仿真环境设置、参数影响分析、与传统模型的对比分析等方面的研究进展，并对该领域的未来发展方向进行了展望。
关键词：公共品博弈；单智能体Q-学习；模型构建；仿真分析；未来趋势
#1.1公共品博弈公共品博弈是指多个个体共同参与提供和消费公共品的博弈过程。
公共品具有非排他性和非竞争性，即任何个体都不能被排除在公共品的消费之外，且一个人的消费不会减少其他人可获得的利益。
在公共品博弈中，每个个体都面临着“搭便车”的诱惑，即享受公共品带来的收益而不愿承担相应的成本。
这种个体理性与集体理性的矛盾导致了公共品的供给不足，甚至出现“公地悲剧”的现象。
#1.2单智能体Q-学习算法单智能体Q-学习算法是一种基于强化学习的机器学习方法，其核心思想是通过与环境的交互，不断学习状态-动作值函数(Q值)，从而找到最优策略。
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